Este é o aplicativo para Windows chamado TensorNetwork, cuja versão mais recente pode ser baixada como tensornetwork-0.4.6.tar.gz. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuita OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado TensorNetwork com OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie qualquer emulador on-line OS OnWorks a partir deste site, mas um emulador on-line melhor do Windows.
- 5. No sistema operacional OnWorks Windows que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo e instale-o.
- 7. Baixe o Wine de seus repositórios de software de distribuição Linux. Depois de instalado, você pode clicar duas vezes no aplicativo para executá-lo com o Wine. Você também pode experimentar o PlayOnLinux, uma interface sofisticada do Wine que o ajudará a instalar programas e jogos populares do Windows.
Wine é uma forma de executar software Windows no Linux, mas sem a necessidade de Windows. Wine é uma camada de compatibilidade do Windows de código aberto que pode executar programas do Windows diretamente em qualquer desktop Linux. Essencialmente, o Wine está tentando reimplementar o suficiente do Windows do zero para que possa executar todos os aplicativos do Windows sem realmente precisar do Windows.
SCREENSHOTS
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TensorNetwork
DESCRIÇÃO
TensorNetwork é uma biblioteca de alto nível para construção e contração de redes tensoriais — fatorações gráficas de grandes tensores que sustentam muitos algoritmos em física e aprendizado de máquina. Ela abstrai redes como nós e arestas e, em seguida, compila ordens de contração eficientes em múltiplos backends numéricos para que os usuários possam se concentrar na estrutura do modelo em vez da contabilidade de índices. Famílias de redes comuns (MPS/TT, PEPS, MERA, redes em árvore) são expressas com APIs concisas que incentivam a experimentação e a comparação. A biblioteca fornece busca automática de caminhos e estimativa de custos, expondo quando as contrações explodirão na memória e sugerindo ordens melhores. Como suporta backends como NumPy, TensorFlow, PyTorch e JAX, o mesmo modelo pode ser executado em CPUs, GPUs ou TPUs com alterações mínimas de código. Tutoriais e auxiliares de visualização facilitam a compreensão de como a topologia da rede afeta o poder expressivo e o custo computacional.
Recursos
- API baseada em gráfico para nós, arestas e contrações
- Localização automática de caminho e estimativa de custo de contração
- Construtores prontos para MPS/TT, PEPS, MERA e redes em árvore
- Backends plugáveis: NumPy, TensorFlow, PyTorch, JAX
- Utilitários de visualização para estrutura e fluxos de rede
- Aceleração de GPU/TPU com código de alto nível idêntico
Linguagem de Programação
Python
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/tensornetwork.mirror/. Ele foi hospedado no OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil em um de nossos sistemas operacionais gratuitos.
